工业部门每天都面临着新的挑战和环境变化，所有的资源都是有限的，必须最大限度地利用这些资源，以实现事半功倍的效果。
基于数字化的新技术的出现，为该行业前所未有的优化打开了一扇可能性和机会的窗口，被称为工业4.0。为此，必须收集、理解和智能利用工业商业环境中产生的大量数据：发票、生产、采购、人为因素、能源供应等等。
在这种工厂数字化中，工业4.0使用工业物联网(IIoT)作为数据连接和流动的载体，并且可以使用结合机器学习的管理和控制平台，优化基于人工智能学习流程。但在这条通往未来的道路上，一种新的方法已经出现，它走得更远，那就是 学习。
但什么是 学习，它在工业4.0中有哪些应用？在本文中，我们将解释需要了解的关于这个革命性系统的所有信息，该系统在工业过程和决策的自动化方面具有巨大的优势。
什么是 学习？
学习是机器学习的一部分，通过发展机器学习领域，它又向前迈进了一步。这一人工智能学科能够生成自动学习的算法，而无需操作员监督学习，这在分析任何工业环境中生成的数百万数据方面是一个巨大的进步。
超越机器学习
学习使用类似于神经系统组织的结构，通过像人工神经元一样的处理单元层。换句话说， 学习不是通过人类预定义的方程来组织数据，而是训练系统自己学习检测感知元素的现有特征。
这种“无监督机器学习”的不同之处在于，机器学习依赖于人类提供的数据的数量和质量来验证行为模式，而 学习能够自行检测数据的质量，无需任何事先配置。只需输入数据和必要的培训，该系统就可以修改处理感知信息的网络，以正确的方式得出自己的结论。
这种差异使其成为一个更快、更高效的系统，有助于在所有工业流程中做出更好的决策。
通过使用类似于神经系统组织的神经网络， 学习能够快速可靠地分析非结构化数据，这在工业4.0中具有巨大的应用。
学习在工业4.0中的应用
学习在工业4.0中有很多应用。这种工业过程的自动化，在金融或医疗保健等众多领域具有巨大的可能性，而且在化学、农业食品、陶瓷、石油和天然气行业等领域也具有巨大的潜力。
该系统目前被认为是最好的数据分类器，这使得它成为一项非常有趣的技术，可以应用于那些试图将自己与竞争对手区分开来的工厂。
学习在工业4.0中的一些应用是：
识别生产系统中的新零件： 学习可以检测以前没有感知到的部分。多亏了人工神经网络，系统从那些它已经知道的图像中学习，能够检测到它是一个新零件而无需指出它。
智能故障检测：一旦该系统学习，它就能够识别尺寸或形状的缺陷，而无需对所有可能的变量进行分类。通过 学习，制造缺陷的检测是完全自动化的。
设施访问的安全认证：自动生物特征识别，可确保建筑物、具有敏感数据的房间、工厂通道和设施其他区域的安全。
由于其先进的识别系统和与生产网络的互连，控制零件制造供应链中的投入量。
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